智慧校园中基于人脸特征身份认证的隐私保护研究

在已有的智慧校园人脸认证系统中,所有用户人脸特征的存储和相似度计算都是基于明文进行的,存在敏感数据泄露的风险。针对该问题,提出了一种基于向量加密的隐私保护和高效的人脸认证方案。方案中用户的人脸特征均以加密向量存储,认证服务器基于加密向量计算人脸特征间的相似度。该方案在保证原生算法人脸认证精度的同时,有效保护了用户的人脸敏感信息。进一步探索了一种批处理方法,提高了基于加密向量的余弦相似度的效率。仿真测试基于人脸基准数据库(LFW),其结果验证了该方案的可行性和高效性,能够满足智慧校园中人脸认证的性能需求。